基于microarray时序表达数据识别周期表达基因

基于microarray时序表达数据识别周期表达基因

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1、华中科技大学硕士学位论文基于Microarray时序表达数据识别周期表达基因姓名:周到申请学位级别:硕士专业:生物信息技术指导教师:周艳红20070208摘要Microarray技术常用于研究基因处在某个阶段或状态下的转录水平。将Microarray技术用于细胞周期的时序表达,可以高通量地检测细胞周期过程中基因的表达水平,得到反映全局变化的时序表达数据。由于某些基因在细胞周期过程中的表达呈现出周期性,而这些周期表达基因在细胞周期过程中扮演了重要的角色,因此,如何从时序表达数据中识别周期表达基因是当前研究的热点。现有周期表达基因识别

2、方法太过依赖于数学模型,对周期表达基因的表达特性分析认识不够,导致计算过程复杂,识别结果却不甚理想。为了解决这个问题,本文先从周期表达基因的时序表达数据总结出周期表达基因的周期特性和峰值特性,由此提出了一种将Microarray时序表达数据划分为若干个基因表达周期,并对周期内的峰值特点进行评估以识别周期表达基因的方法。该方法能够快速简便地从时序表达数据中识别周期表达基因。选取了三组广泛使用的时序表达数据和两组可靠的周期表达基因集合对本文方法和其他三种周期表达基因识别方法进行了对比测试。结果表明,本文提出的方法能够有效地从各种Mic

3、roarray时序表达数据中识别周期表达基因。最后,对本文方法识别出来的周期表达基因做了进一步的功能分析,功能分析的结果表明,基因的表达模式与该基因作用的细胞周期阶段存在较为密切的关系;还从一个新的角度考察了周期表达基因的功能编目富集水平,这些结果均有利于深入理解细胞周期过程的分子机制。关键词:时序表达;周期表达基因;表达周期;峰值特性;功能水平IAbstractMicroarrayexperimentsarewidelyusedforgeneprofilingindifferentcelllines,varioustissues

4、,andconditions.Highthroughputmicroarraytechnologieshavemadeitpossibletostudytheregulationofgenesincellcycle.Asthegeneswhicharesignificantlyperiordicallyexpressedduringthecellcycleplaysomeveryimportantrolesinthecellcycleregulation,anewchallengetostatisticiansforanalyzi

5、ngthemicroarrayexperimentsistoidentifywhicharestatisticallysignificantlyperiodicallyexpressedgenes.Mostoftheexistingmethodsofperiodicalgeneidentificationbaseoncomplicatedmathematicalmodelsbutignoretheunderlyingfeaturesinperiodicallyexpressedgenes.Differentfromthecompl

6、icatedmodels,anovelbuteffectivemethodwhichbasesontheperiodicpeaktraitofperiodicallyexpressedgensissuggestedinthisarticle.Thenovelmethodcandealwiththedisturbanceinmicroarrayseriesdataandobtainmoreaccurateidentificationofperiodicallyexpressedgenes.Acomparisonbetweenourn

7、ovelmethodandotherthreemodelsismadebyapplyingthesemethodstothreedifferenttime-courseexpressiondata,andtheefficacyofdifferentmethodsischeckedbyusingtwobenchmarkdatasets.Theresultsdemonstratethatourmethodoutperformothermethodsintheanalysisofexpressiondatawithdisturbance

8、s.Finally,theclusterandfunctionalanalysisisappliedtoidentifyingperiodicallyexpressedgenes.Theresultsofclusteranalysissuggest

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